متناسب با متن زیر، یک عنوان انتخاب کرده و آن را خلاصه کنید

متن: ژنومیک شامل مطالعه ژنوم موجودات زنده، که رشته دی‌ان‌ای کامل آن‌ها است، می‌شود. با وجود اینکه داده‌های ژنومیک به دلیل مشکلات فنی در توالی‌یابی یک قطعه از دی‌ان‌ای در طول زمان ناقص بوده‌است، تعداد رشته‌های موجود به صورت نمایی در حال افزایش است. برخلاف افزایش نمایی این نوع از داده خام، تفسیر زیستی آن با سرعت بسیار کمتری انجام می‌شود. به این دلیل به روش‌های یادگیری ماشین برای تشخیص محل ژن‌هایی که به پروتئین ترجمه می‌شوند، روی آورده می‌شود. این مسئله به مسأله ژن‌یابی معروف است. علاوه بر مسأله ژن‌یابی، روش‌های یادگیری ماشین در مسأله هم‌ترازسازی چند توالی نیز استفاده می‌شود. در این مسئله، تعداد زیادی رشته دی‌ان‌ای یا اسید آمینه به منظور یافتن نواحی مشابه هم‌ترازسازی می‌شوند. این نواحی مشابه می‌توانند نشان‌دهنده اطلاعاتی در مورد پیش‌زمینه تکاملی این رشته‌ها باشند. پروتئین‌ها که رشته‌هایی متشکل از اسید آمینه‌ها هستند، بخش بزرگی از کارایی و عملکرد خود را از تاشدگی می‌گیرند که به آن‌ها ساختاری سه‌بعدی می‌دهد. این ساختار شامل ۴ لایه که به آن‌ها ساختار اول تا چهارم گفته می‌شود، می‌شود. ساختار اولیه پروتئین نشان‌دهنده توالی اسید آمینه‌ها است و ساختار دوم آن شامل مارپیچ‌های آلفا و صفحات بتا می‌شود. از آن‌جایی که ساختارهای سوم و چهارم وابستگی زیادی به ساختار دوم دارند، در زیرشاخه پروتئومیک توجه زیادی به ساختار دوم می‌شود. به دست آوردن ساختار کامل و دقیق پروتئین فرایندی بسیار پیچیده و زمان‌گیر است. پیش از استفاده از روش‌های یادگیری ماشین، پژوهشگران سیستم‌های پیش‌بینی ساختار پروتئین را به صورت دستی پیاده‌سازی می‌کردند. امروزه روش‌های یادگیری ماشین با به دست آوردن خودکار ویژگی‌های داده به دقت ۸۴ ٪- ۸۲ رسیده‌اند. در حال حاضر الگوریتم سرآمد در حوضه پیش‌بینی ساختار دوم از سیستمی به نام deepcnf استفاده می‌کند که بر اساس مدل شبکه عصبی مصنوعی، به دقت ۸۴ ٪ در دسته‌بندی اسید آمینه‌های یک رشته پروتئین به دسته‌های مارپیچ، صفحه و سیم‌پیچ رسیده‌است. از لحاظ تئوری، حداکثر دقت قابل دستیابی در این مسئله برابر ۹۰ ٪- ۸۸ است. روش‌های یادگیری ماشین در مسئله‌های دیگری مانند پیش‌بینی زنجیر جانبی و مدل کردن خمیدگی‌های پروتئین نیز استفاده می‌شوند. ریزآرایه یکی از انواع آزمایشگاه روی تراشه است که برای …
جواب:
"يادگيري ماشين در بيوانفورماتيك" میتواند عنوان مناسب و "با پیشرفت تکنولوژی و افزایش چشمگیر داده‌های زیستی ، علاوه بر ذخیره‌سازی و نگهداری ، استخراج اطلاعات سودمند از این حجم از داده نیز چالش بزرگی را برای پژوهشگران به وجود آورده‌است . به این منظور ، برای به دست آوردن دانش از داده‌های زیستی از ابزارها و روش‌های یادگیری ماشین استفاده می‌شود . یادگیری ماشین که زیرشاخه‌ای از علوم رایانه است ، دارای کاربردهای بسیاری در بیوانفورماتیک است . بیوانفورماتیک دانشی است که به جنبه‌های ریاضی و محاسباتی زیست‌شناسی برای فهم و پردازش داده‌های زیستی می‌پردازد . پیش از ظهور روش‌های یادگیری ماشین در بیوانفورماتیک ، الگوریتم‌های بیوانفورماتیک به صورت دست‌نویس و غیرخودکار برنامه‌نویسی می‌شدند ، که برای مسائلی مانند پیش‌بینی ساختار پروتئین بسیار دشوار بوده‌است ." میتواند خلاصه ی مناسبی برای این متن باشد